チャットボットは、テキストまたは音声を通じて人間のユーザーとの会話を行うように設計されたソフトウェアプログラムであり、自然な対話のパターンを模倣する。チャットボットは、キーワードをスクリプト化された応答に一致させる単純なルールベースのシステムから、統計的対話システム、そしてオープンエンドの応答を生成する大規模言語モデルに基づく現代のチャットボットまで多岐にわたる。この用語は現代の深層学習ベースのAIより前に存在し、カスタマーサービスのボット、仮想アシスタント、コンパニオンアプリ、そしてChatGPTのような汎用アシスタントに適用されてきた。
歴史
最初に広く引用されたチャットボットは、1966年にMITでジョセフ・ワイゼンバウムによって書かれたELIZAであり、単純なパターンマッチングを使用してロジャーズ派の心理療法士を模倣し、一部のユーザーに理解のある聞き手と話していると確信させた。この反応はワイゼンバウムにとって厄介であり、後に批判的に執筆した。その後の数十年で、妄想型統合失調症の患者を模倣するPARRY（1972年）や、ローブナー賞を複数回受賞したルールベースのチャットボットであるA.L.I.C.E.（1995年）が登場した。2010年代には、メッセージングプラットフォームやSiri、Alexaなどの音声アシスタントがスクリプト化された意図分類ベースの対話を追加し、商業用チャットボットが急増した。このカテゴリは、2022年11月のChatGPTの発表によって変革された。これは、人間のフィードバックからの強化学習で洗練されたGPT-3.5のバージョンに基づいており、スクリプト化されたフローを、オープンエンドで首尾一貫したマルチターン会話が可能な汎用モデルに置き換え、2か月以内に1億人のユーザーに達したと報告されており、これは記録上最も速い消費者アプリケーションの成長であった。
アーキテクチャ
初期のチャットボットは、ELIZAのように手書きのルール、決定木、またはキーワードマッチングに依存していた。後のシステムは、フライト予約などの狭いタスクのためにユーザーの意図を分類しパラメータを埋める統計的自然言語理解を追加した。2020年代初頭以降、ほとんどの汎用チャットボットは、テキストコーパスでの大規模な事前学習を通じて訓練され、人間のフィードバックからの強化学習を通じて人間の好みに合わせられたトランスフォーマーベースのモデルに基づいている。多くの実稼働チャットボットは、ペルソナと制約を設定するためにシステムプロンプトを追加し、一部は、モデルが訓練中に記憶したものだけに頼るのではなく、外部文書に回答を基づけるために検索拡張生成を使用する。
受容と批判
チャットボットは繰り返し懸念を引き起こしてきた。ユーザーが理解しないシステムを擬人化すること（ELIZA効果と呼ばれることもある）、自信を持って述べられる誤った情報の幻覚、そしてコンパニオン型チャットボットについては、特に若いユーザーの間での感情的依存の懸念である。ELIZAに対するワイゼンバウム自身の反応は、この後の議論の多くを予見していた。支持者は、カスタマーサポート、教育、アクセシビリティ、そして複雑なソフトウェアへの自然言語インターフェースとしてのチャットボットの有用性を指摘している。この役割は、チャットボットがツール使用を獲得し、より広範な対話型AIおよびAIエージェントシステムの基盤となるにつれて拡大している。